【神經網絡和深度學習】筆記 - 第五章 深度神經網絡學習過程中的梯度消失問題
文章導讀： 1. 梯度消失問題 2. 是什么導致了梯度消失問題？ 3. 復雜神經網絡中的梯度不穩定問題 之前的章節，我們利用一個僅包含一層隱藏層的簡單神經網絡就在MNIST識別問題上獲得了98%左右的准確率。我們於是本能會想到用更多的隱藏層，構建更復雜的神經網絡將會為我們帶來更好 ...
原文：神經網絡與深度學習（5）：梯度消失問題
本文總結自 Neural Networks and Deep Learning 第 章的內容。 問題引入 隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。為什么 消失的梯度問題 The vanishing gradient problem 先看一組試驗數據，當神經網絡在訓練過程中, 隨epoch增加時各隱藏層的學習率變化。 兩個隱藏層： , , , 三個隱藏層： , , , , 四個隱藏層： , , ...
2016-12-25 22:59 0 18242 推薦指數：
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這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...